Try

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3])
plt.show(block=False)
# other code
# [...]

# Put
plt.show()
# at the very end of your script to make sure Python doesn't bail out
# before you finished examining.

show()文档说:

在非交互模式下，显示所有图形并阻塞直到图形关闭;在交互模式下，除非在从非交互模式切换到交互模式之前创建了图形，否则没有效果(不推荐)。在这种情况下，它会显示数字，但不会阻塞。 单个实验关键字参数block可以被设置为True或False以覆盖上面描述的阻塞行为。

使用plt.show(block=False)，并在脚本的末尾调用plt.show()。

这将确保脚本完成时窗口不会关闭。

最好总是检查您正在使用的库是否支持以非阻塞的方式使用。

但是如果你想要一个更通用的解决方案，或者如果没有其他方法，你可以通过使用python中包含的多处理模块来运行任何在分离进程中阻塞的东西。计算将继续:

from multiprocessing import Process
from matplotlib.pyplot import plot, show

def plot_graph(*args):
    for data in args:
        plot(data)
    show()

p = Process(target=plot_graph, args=([1, 2, 3],))
p.start()

print 'yay'
print 'computation continues...'
print 'that rocks.'

print 'Now lets wait for the graph be closed to continue...:'
p.join()

这有启动新进程的开销，而且在复杂的场景下有时更难调试，因此我更喜欢其他解决方案(使用matplotlib的非阻塞API调用)

您可能需要阅读matplotlib文档中的这个文档，标题为:

在python shell中使用matplotlib

Try

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3])
plt.show(block=False)
# other code
# [...]

# Put
plt.show()
# at the very end of your script to make sure Python doesn't bail out
# before you finished examining.

show()文档说:

在非交互模式下，显示所有图形并阻塞直到图形关闭;在交互模式下，除非在从非交互模式切换到交互模式之前创建了图形，否则没有效果(不推荐)。在这种情况下，它会显示数字，但不会阻塞。 单个实验关键字参数block可以被设置为True或False以覆盖上面描述的阻塞行为。

重要提示:只是为了澄清一些事情。我假设命令在.py脚本中，脚本是使用python script.py从控制台调用的。

对我来说，一个简单的方法是:

使用block = False在里面显示:plt。show(block = False) 在.py脚本的末尾使用另一个show()。

script.py文件示例:

plt.imshow(*something*)                                                               
plt.colorbar()                                                                             
plt.xlabel("true ")                                                                   
plt.ylabel("predicted ")                                                              
plt.title(" the matrix")  

# Add block = False                                           
plt.show(block = False)

################################
# OTHER CALCULATIONS AND CODE HERE ! ! !
################################

# the next command is the last line of my script
plt.show()